一种井工矿无人车故障检测方法及系统

本申请公开了一种井工矿无人车故障检测方法及系统，涉及定位导航领域，包括：采集各传感器数据；根据激光雷达数据，通过cartographer算法构建slam点云地图；根据IMU数据和车速数据，通过卡尔曼滤波算法进行融合，得到里程计数据；通过坐标转换将预处理后的激光雷达数据、IMU数据、车速数据和相机数据，以及里程计数据，转换到slam点云地图坐标系下，并通过卡尔曼滤波算法进行融合，得到无人车的状态估计；将无人车状态估计作为预测值，与激光雷达数据、IMU数据、车速数据和相机数据进行比较，计算观测残差；根据观测残差进行无人车故障检测。针对现有技术中井工矿无人车在复杂环境下定位精度低，本申请通过多传感器融合与容错切换等，提高了定位精度。